The role of the physician in secondary prevention of melanoma through skin self-examination during melanoma follow-up care
Bibliographic record
Abstract
Introduction (Chapitre 1) présente un survol de la littérature concernant le mélanome et sa prévention. Le mélanome est le cancer de la peau le plus létal et celui dont l'incidence a la croissance la plus rapide (Trask et al., 2001). Son incidence en Amérique du Nord continue d'augmenter annuellement et pose un risque à un nombre croissant d'individus (American Cancer Society, 2018a; Canadian Cancer Society's Advisory Committee on Cancer Statistics, 2017). Du a cette croissance il est impératif d'implémenter des stratégies de prévention efficaces. Les directives cliniques recommandent L'Auto-examen de la peau (AEP) comme un élément essentiel du calendrier de suivi des survivants du mélanome qui sont à haut risque de récurrence et de nouvelles tumeurs (Coit et al., 2009; National Comprehensive Cancer Network, 2018). Les prédicteurs de l'AEP incluent entre autres, l'âge, le genre, le salaire, l'accomplissement éducationnel, l'auto-efficacité du patient et aussi l'éducation du patient envers l'AEP (Carli et al., 2003; Coups et al., 2016; Kasparian et al., 2012; Kasparian et al., 2010; Manne & Lessin, 2006; McLoone et al., 2013; K. A. Miller et al., 2015; Robinson et al., 2002; Robinson et al., 1998).Peu de choses sont connues au sujet du rôle du support du médecin de la pratique de l'AEP (Aitken et al., 2004; Manne et al., 2004; Manne & Lessin, 2006; Rat et al., 2014). Conséquemment, la présente dissertation se rapporte à l'analyse et l'élucidation de la relation entre les variables mentionnées ci-haut dans la prédiction du comportement envers l'AEP. Premièrement, une traduction du Health Care Climate Questionnaire (HCCQ), une mesure de la perception du patient du support des médecins envers l'autonomie du patient, provenant de l'anglais original vers le français a été achevé (Williams, Freedman, et al., 1998; Williams et al., 1996). Par la suite, une analyse de validation de la version brève du HCCQ (6 items) a été effectué. Les résultats (rapporté au Chapitre 2) indiquent que cette mesure est valide et utile dans les deux langages.Deuxièmement, les résultats d'une intervention visant à éduquer les participants sur les signes précoces du mélanome et comment les détecter avec l'AEP ont été présenté au Chapitre 3. L'auto-efficacité des participants a augmenté de 23% suivant l'intervention et les améliorations ont été retenues lors des suivis de trois et douze mois. Des analyses ont révélé que la perception du support du médecins envers l'AEP correspond de façon positive envers le niveau d'auto-efficacité lorsqu'un niveau élevé de support du médecin envers l'AEP a été rapporté.Troisièmement, la relation entre les prédicteurs socio-démographiques de l'AEP (âge, genre, salaire et éducation), le support du médecin envers l'AEP, l'auto-efficacité et la pratique de l'AEP a été élucidé de façon plus approfondie au Chapitre 4. La médiation entre le support du médecin envers l'AEP et le comportement envers l'AEP par l'auto-efficacité spécifique à l'AEP a été démontré après avoir corrigé pour le seul facteur socio-démographique qui corrèle de façon significative dans le présent échantillon, i.e., l'éducation.Globalement, les résultats de la présente thèse suggèrent que l'éducation des patients envers l'AEP et de les encourager à s'y engager ont un impact sur leur confiance dans leurs habiletés à pratiquer un AEP. De plus, les médecins traitants les survivants du mélanome on possiblement un rôle très important à jouer dans la prévention secondaire de ce cancer, non seulement avec des examens cliniques (suivi standard pour le mélanome) mais aussi en fournissant un support spécifique à l'AEP à leurs patients, conformément aux directives cliniques. La présente recherche indique qu'un tel support augmente l'auto-efficacité de cette pratique et améliore l'AEP en soi. Les implications pour la recherche et pour la pratique clinique sont discutées au Chapitre 5.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".